Python | Pandas Index.is_categorical()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas Index.is_categorical()comprueba si el índice contiene datos categóricos. Las variables categóricas representan tipos de datos que se pueden dividir en grupos. Ejemplos de variables categóricas son raza, sexo, grupo de edad y nivel educativo.

Sintaxis: Index.is_categorical()

Parámetros: No toma ningún parámetro.

Devuelve: Verdadero si el Índice es categórico.

Ejemplo n.º 1: use Index.is_categorical()la función para verificar si el índice de entrada es categórico o no.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the categorical Index
idx = pd.Index(['Labrador', 'Beagle', 'Mastiff', 'Lhasa',
                    'Husky', 'Beagle']).astype('category')
  
# Print the Index
idx

Producción :

Ahora encontramos si las etiquetas idx son categóricas o no.

# Find whether idx1 is categorical or not.
idx.is_categorical()

Salida:

la función ha devuelto verdadero, lo que indica que los valores contenidos en el índice son categóricos.
 
Ejemplo #2: Use Index.is_categorical()la función para encontrar si los valores contenidos en el índice son categóricos o no.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', None, '2016-01-03',
                      '2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11'])
  
# Print the Index
idx

Producción :

Ahora comprobamos si las etiquetas en el idx son categóricas o no.

# test whether idx is having categorical values.
idx.is_categorical()

Producción :

Como podemos ver en la salida, la función ha regresado Falseindicando que los valores no son categóricos en el Índice idx.